Using of Hydrological and Climatic Modeling to Estimate Future Runoff Reaching the Euphrates River from Hiqlan Valley
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a hydrological model and a statistical weather generation model were used to estimate future surface runoff and generate future weather elements for the Hiqlan Valley, located in the desert of the Iraqi western region.Using the climate model (LARS.WG), the weather data for the past ten years were used to generate weather data for the following ten years.The results of this model showed that maximum precipitation occurs in January, March, and December each year.These data were used as input weather data for the hydrological model: Soil and Water Assessment Tool (SWAT).Delineation of the watershed performed in the SWAT modelling yielded 17 sub-basins and 78 hydrological response units.This model simulates data representing the expected surface runoff for the next ten years for Hiqlan Valley, which reaches directly towards the Euphrates River at an outflow location (15 km downstream) from d/s of Hadith dam as an additional amount of water in the rainy season.The simulation results from the SWAT simulation showed that maximum runoff occurs in January (2029) at 12.3 mm, November (2031) at 15.1 mm, and December (2030) at 13.2 mm in the winter season, and March (2034) at 14.7 mm, and April (2028) at 22.8 mm in the spring season.The runoff occurs at a rate of two to four times annually.Estimating the amount of future surface runoff for Hiqlan Valley is necessary for planning and managing the water resources of the Euphrates River basin, which has been suffering from a recent shortage of water supplies in recent years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».